Автоматизация существующих производств в эпоху импортозамещения

Когда мы слышим об автоматизации производства, мы обычно представляем себе роботов-манипуляторов, диспетчерские с огромными экранами и программистов, оптимизирующих код. Сегодня наше интервью с экспертом в области промышленной автоматизации и информационной безопасности Игорем Краевым на тему современной автоматизации российских нефтеперерабатывающих заводов. Почему простая замена импортного оборудования на отечественное не решит проблем российской промышленности и как искусственный интеллект может изменить саму философию управления производством.

В интервью Игорь Краев рассказывает, почему существующие АСУ лишь констатируют факт поломки, а не предотвращают ее, какой хаос царит в стандартах обмена данными между датчиками и контроллерами, и как переход на «умные» датчики с элементами искусственного интеллекта может дать российским НПЗ экономический эффект в миллиарды рублей.

Автоматизация существующих производств: нужна не замена, а пересборка

– Наша промышленность сегодня переживает сложный этап импортозамещения. На примере нефтепереработки — что происходит с автоматизацией? Мы просто меняем Siemens на что-то российское?

– Если мы будем действовать по принципу «замена импортного болта на отечественный болт», мы ничего не добьемся, кроме увеличения бюджета и снижения надежности. Ситуация с автоматизацией на российских НПЗ сегодня напоминает слоеный пирог, который пекли разные кондитеры в разные эпохи.

Посмотрите, что такое типичный крупный НПЗ. Установка первичной перегонки нефти может быть оснащена японской системой Yokogawa, которая блестяще управляет своей колонной. Каталитический крекинг работает на американском Honeywell — это лучшая система для управления сложными химическими процессами. Где-то стоят германские Siemens, где-то — ABB. И каждый производитель оборудования поставляет вместе с ним свою автоматизированную систему управления. Это прекрасно работает изолированно.

Но как только мы пытаемся собрать все эти данные в единую диспетчерскую, начинается коллапс. Это как переводить с японского на немецкий через Google Translate, да еще с задержкой в несколько секунд. И главная проблема здесь даже не в «железе», а в отсутствии единых стандартов.

– А как же пресловутый OPC UA, о котором все говорят? Разве это не единый стандарт?

– OPC UA — это замечательный протокол, его поддерживают все ведущие производители датчиков: Endress+Hauser, Siemens, Emerson. Но в России, к сожалению, нет законодательно закрепленного единого стандарта взаимодействия с датчиками. И это наша системная проблема.

Представьте, что каждый производитель лампочек придумывает свой тип цоколя, а вы, как потребитель, должны под каждый патрон покупать новую люстру. Примерно так же выглядит сегодня низовой уровень АСУ на многих предприятиях. Датчики давления говорят на HART, датчики расхода — на Modbus, какие-то старые приборы общаются только аналоговым сигналом 4-20 мА. И все это нужно собрать воедино, синхронизировать во времени и выдать диспетчеру.

Но самая большая проблема даже не в разнообразии протоколов. Самая большая проблема — в философии самих систем управления.

АСУ сегодня: кладбище данных вместо живого управления

– Что не так с философией? Диспетчер видит мнемосхему, параметры, тренды — разве этого мало?

– Этого катастрофически мало. Подавляющее большинство существующих АСУ — это системы пассивного наблюдения. Они делают ровно одну вещь: информируют о том, что уже сломалось.

Это как если бы автомобиль сообщал вам о проблеме только тогда, когда двигатель уже заклинило на трассе. Хорошая автоматизация должна работать иначе: она должна прогнозировать ситуацию, а не просто констатировать факт.

Сегодняшние SCADA-системы — это красивые цифровые кладбища данных. Они показывают температуру здесь, давление там. Но они не отвечают на главные вопросы: «Что будет через час, если давление будет расти с той же скоростью?» и «Что делать мастеру прямо сейчас, чтобы избежать аварийной остановки?».

– Вы предлагаете наделить АСУ прогнозными функциями?

– Не просто прогнозными. Нужно менять принципиальную схему управления предприятием. Задача автоматизации сегодня — не просто импортозамещение, а изменение архитектуры принятия решений.

Мы должны перейти от модели «случилось — увидели — побежали чинить» к модели «рассчитали риск — сформировали задание — предотвратили». АСУ будущего должны не только информировать об неисправностях, а просчитывать риски в реальном времени, формировать задания для менеджеров и рабочих бригад, на основе накопившихся знаний создавать четкие инструкции к действиям для исполнителей.

Датчик как источник интеллекта

– Это звучит красиво, но как это реализовать технически на действующем производстве? Сносить все старые датчики и ставить новые, с искусственным интеллектом?

– Вот здесь самый интересный момент. Мы не можем и не должны ломать существующие сложившиеся режимы работы. Нельзя просто прийти на НПЗ, который работает 50 лет, и сказать: «Ребята, вы все делали неправильно, давайте перестроим все процессы». Предприятие встанет, а это миллиардные убытки.

Должен быть эволюционный подход, но с качественным скачком. Нужно для существующих датчиков сделать новые контроллеры с расширенными возможностями, либо на существующие контроллеры установить программное обеспечение с интеллектуальными возможностями, с элементами искусственного интеллекта.

Что должен уметь современный контроллер? Он должен уметь управлять датчиком, опрашивать его, но главное — обеспечивать диагностику состояния датчика и окружающей среды. Не просто получать цифру «150 тонн в резервуаре», а понимать: не загрязнилась ли мембрана, не начал ли датчик «плыть» из-за перепадов температуры, не пора ли его калибровать?

– То есть датчик должен сам сообщать, что он скоро сломается?

– Именно! Это и есть прогнозирование. Сегодня мы тратим колоссальные ресурсы на планово-предупредительные ремонты. Меняем датчики по регламенту — раз в год, раз в три года. Но представьте, сколько из них могли бы работать еще год-два, а сколько выходят из строя через полгода из-за тяжелых условий эксплуатации?

Контроллер, который понимает состояние датчика и его историю, позволяет перейти от ремонтов по календарю к ремонтам по состоянию. А это прямой экономический эффект: сокращение простоев, снижение затрат на обслуживание, увеличение срока службы оборудования.

Экономика «умного» датчика: считаем деньги

– Давайте поговорим о цифрах. Можете оценить экономический эффект от внедрения таких «интеллектуальных» систем на одном НПЗ?

– Давайте посчитаем ориентировочно. Возьмем средний НПЗ мощностью 10 миллионов тонн в год. Стоимость продукции, проходящей через завод в сутки — около 1,5-2 миллиардов рублей. Каждый час простоя установки — это десятки миллионов рублей упущенной выгоды.

Первый эффект — снижение аварийных остановок. По нашей статистике, около 30% внеплановых остановок оборудования связаны с ложными срабатываниями защит или с несвоевременным выявлением развивающихся дефектов. Интеллектуальная диагностика позволяет снизить этот показатель минимум вдвое. Если завод останавливается внепланово хотя бы на 3-4 дня в году, а мы сокращаем эти потери на 50% — это экономия от 200 до 400 миллионов рублей в год только на маржинальной прибыли.

Второй эффект — оптимизация обслуживания. На крупном НПЗ — десятки тысяч приборов КИПиА. Затраты на их поверку, калибровку, замену составляют сотни миллионов рублей ежегодно. Когда система сама подсказывает: «Этот датчик давления в тяжелых условиях, замените его через полгода, а вон тот проработает еще два года спокойно», — мы получаем экономию на обслуживании до 20-30%. Это еще 100-150 миллионов.

Третий эффект — качество продуктов. Когда мы точно знаем состояние датчиков и можем доверять их показаниям, мы можем вести процесс ближе к границам технологического регламента. А это выход более дорогих светлых нефтепродуктов. Доля этого эффекта может быть еще выше, но она сильно зависит от конкретной схемы завода.

В сумме, консервативная оценка — от 300 до 700 миллионов рублей в год для среднего НПЗ. И это только прямой счет. А есть еще безопасность, снижение страховых рисков, продление ресурса оборудования. И это без учета того, что мы замещаем импортные компоненты отечественным ПО.

– 700 миллионов — весомая цифра. Но что нужно сделать, чтобы это заработало?

– Нужно перестать мыслить категориями «заменим один ящик на другой». Нужно проектировать архитектуру управления заново, но бережно, надстраивая интеллектуальные уровни над существующей инфраструктурой.

Контроллер должен стать не просто сборщиком данных, а локальным центром компетенций, который понимает свой участок, диагностирует его, прогнозирует риски и формирует понятные задания: мастеру — что проверить, механику — что заменить, технологу — как изменить режим.

И когда на базе таких контроллеров выстраивается единая система, мы получаем не просто автоматизацию, а настоящий цифровой двойник производства, который не просто показывает картинку, а реально управляет процессами и ресурсами.

Это и есть изменение принципиальной схемы управления. Не замена импортного на отечественное, а переход на новый технологический уклад.

Единая цифровая платформа: когда завод становится организмом

– Мы поговорили об «умных» датчиках и контроллерах, которые прогнозируют поломки. Но производство — это не только трубы и задвижки. Это люди, финансы, логистика, клиенты. Как все это связать воедино?

– Это самый важный вопрос, к которому мы наконец-то подходим. Потому что изолированная автоматизация технологических процессов — это вчерашний день. Сегодня мы должны говорить о распределенной вычислительной сети предприятия, которая пронизывает все уровни: от датчика в реакторе до личного кабинета дилера и отчета для акционеров.

Посмотрите, как устроен типичный завод сегодня. Есть АСУТП — она управляет задвижками. Есть ERP-система — она считает деньги. Есть CRM — она общается с клиентами. Есть кадровая система — она начисляет зарплату. И все это живет в разных мирах. Данные путешествуют из системы в систему через Excel-таблицы, через людей с флешками. Это не цифровое предприятие, это цифровой зоопарк.

Наша задача — построить единое информационное пространство, где все эти системы говорят на одном языке и обмениваются данными в реальном времени. Без интеграции с жизненно важными системами — финансами, управлением персоналом, дилерской сетью, потребителями — любой завод остается слепым и глухим.

– Как это выглядит технически? Это какая-то супер-ERP?

– Нет, это не замена ERP. Это создание цифровой магистрали данных — распределенной вычислительной сети, которая соединяет все уровни управления предприятием в соответствии с международным стандартом ISA-95.

В этой архитектуре есть несколько уровней, и каждый выполняет свою функцию.

Первый уровень — полевой. Это наши «умные» датчики и исполнительные механизмы. Они собирают первичные данные: давление, температуру, расход, вибрацию, но уже там, на месте, они проводят первичную диагностику и передают наверх не просто «цифру», а структурированную информацию о своем состоянии и о процессе.

Второй уровень — уровень контроллеров и локальной автоматики. Здесь работают программируемые логические контроллеры, системы противоаварийной защиты. Они обучаются на данных конкретных изделий и принимают решения в реальном времени, за миллисекунды. Если давление растет — они открывают клапан, не спрашивая разрешения у «центра».

Третий уровень — диспетчерское управление (SCADA). Здесь данные со всех участков собираются в единую картину. Диспетчер видит весь завод. Но, как мы говорили, сегодняшние SCADA-системы — это скорее глаза и уши. Они видят, но не всегда понимают что увидели. На этом уровне уже должны быть модели расчета рисков.

Четвертый уровень — производственное управление (MES) —   MES-система получает данные со всего завода и решает задачи, которые еще вчера решали люди с бумажными журналами: какой сорт бензина сейчас смешивать, сколько сырья подать на установку, чтобы выполнить суточный план, как распределить энергоресурсы.

MES — это мозг производства. Но и этого недостаточно.

Пятый уровень — управление предприятием (ERP). Сюда уходят уже не температуры и давления, а итоговые показатели: тоннаж готовой продукции, себестоимость, остатки сырья, накладные, счета-фактуры. Именно здесь производство встречается с финансами.

Шестой уровень — управление цепочками поставок и взаимоотношениями (SCM и CRM). Это уже внешний контур: закупка сырья, продажа продуктов, взаимодействие с дилерами, трейдерами, конечными потребителями. Здесь решается, сколько бензина отгрузить на АЗС в Москве, а сколько отправить на экспорт.

– И все эти уровни должны общаться между собой?

– Они должны не просто общаться — они должны работать как единый организм. Когда дилер оформляет заказ на бензин, этот сигнал должен мгновенно транслироваться на все уровни. ERP видит, что появился новый заказ и нужно проверить кредитный лимит. MES видит, что заказ нужно включить в производственный график. АСУТП видит, что нужно немного скорректировать режим смешения, чтобы обеспечить нужное качество. А «умные» датчики контролируют, чтобы все параметры были в норме.

И все это должно происходить без участия человека, в автоматическом режиме. Человек нужен только для принятия нестандартных решений и для контроля.

– Звучит как фантастика. У нас хоть один завод так работает?

– Полностью — нет нигде в мире. Но к этому идут все лидеры. В мире это называется «сквозная цифровизация». Разница только в том, что западные компании строят это на платформах Siemens, Honeywell, SAP, а мы в России вынуждены искать свои пути, потому что доступ к этим платформам для нас закрыт.

Но у этой вынужденной изоляции есть и позитивная сторона. Мы не просто копируем чужие решения — мы создаем свои, и у нас есть шанс сделать их лучше, современнее, безопаснее. 

Человек в новой системе: от исполнителя к стратегу

– При такой автоматизации не останется ли человек за бортом? Не превратятся ли люди в придаток машин?

– Ровно наоборот. Человек освобождается от рутины и получает возможность заниматься творчеством и стратегией.

Посмотрите, чем сегодня занимается мастер на производстве? Он бегает с бумажкой, записывает показания, отвечает на бесконечные звонки, тушит текущие пожары. У него нет времени думать, как улучшить процесс, как снизить затраты, как обучить молодых сотрудников.

В новой системе мастер перестает быть диспетчером и становится лидером, наставником, аналитиком. Его работа становится осмысленной.

То же самое с финансистами. Они перестают сводить дебет с кредитом в Excel и начинают заниматься реальным стратегическим планированием, моделированием, поиском новых точек роста.

– А как же рабочие профессии?

– Спрос на рабочие профессии никуда не исчезнет, но они изменятся. Слесарь-ремонтник будущего — это не просто человек с разводным ключом. Это оператор диагностического оборудования, который умеет читать данные с «умных» датчиков, работать с планшетом, принимать решения на основе аналитики. 

Наша цель — не заменить человека, а наделить его суперспособностями. Дать ему инструмент, который усиливает его интеллект, его опыт, его интуицию.